CN114324342A - 一种船舶尾气污染监测装置及监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种船舶尾气污染监测装置及监测方法，包括船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块、污染物分析和排污判定模块以及船只身份认定模块，监测装置岸基部署，其安装环境可控，多源探测手段实现全天候自动运行，通过船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块进行大范围低精度跟踪，小范围高精度识别，采用长短焦距摄像头相结合的方案，有效提高探测距离，采用激光、红外、紫外探测仪定向探测污染物浓度，有效排除背景环境干扰，通过激光、红外、紫外识别船舶尾气排污超排现象，结合双目摄像头、热成像摄像头，并融合AIS信息，确定船舶尾气排污超标船只身份，依靠多源数据对船舶尾气排污进行监控，保证可靠性和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及船舶尾气监测技术领域，具体为一种船舶尾气污染监测装置及监测方法。
背景技术
中国是世界航运大国，航运业高速发展引发的港口和区域空气污染问题不容忽视。
船舶尾气污染：船舶尾气排放物包括气态物和颗粒物两类，主要为二氧化碳(CO2)、一氧化碳(C0)、氮氧化物(NOx)、二氧化硫(SO2)、碳氢化合物(HC)和颗粒物(PM)。
船舶尾气排放控制：针对船舶排放造成的污染问题，国内外相继制定多项船舶排放法规，自2015年起，国际排放控制内航行的所有船舶必须使用含硫量不高于0.1％的燃料，自2022年起，国内排放控制区内航行的所有船舶必须使用含硫量不高于0.1％的燃料。
船舶尾气排放监管：目前船舶排放在线监测技术主要有两种原理，一是嗅探技术，二是光学遥感感应技术。船舶尾气遥感监测系统主要有两种类型：一是移动端尾气遥测，主要采用无人机、无人船、巡逻艇等方式近距离监测船舶尾气排放，二是固定端尾气遥测，建设岸基、桥基船舶尾气遥测站，对过往船只进行遥测筛查。
现有技术船舶监测系统(CN213903521U)和污染物排放源监测装置及方法(CN113052042A)，通过烟羽扩散算法对识别到的船舶尾气进行溯源，结合船舶AIS数据初步筛选并锁定嫌疑船只，结合移动端尾气探测设备精准筛选，确定尾气排放超标的船只。基于被动遥感技术的港口多个泊位船只尾气的监测系统与方法(CN108344737B)，通过光谱分析推算平面内待测气体的分布，结合摄像头记录的烟羽分布验证测量结果，通过光谱分析结果与拍摄照片对照分析，确定港口中尾气浓度较高的船只。
第一种监测技术，烟雨扩散溯源算法结合船舶AIS数据：1、烟雨扩散的方式受风速、风向等背景环境影响较大，当船舶尾气在风向影响下远离岸基遥测设备时难以监测。2、在航船舶尾气易交叉干扰，目标船舶难以定位。3、数据易受到环境干扰，影响算法准确性。
第二种监测技术，即被动遥感技术：1、光谱难以定点定向地检测，通过算法拟合平面分布来定位污染源，精度不高，受环境影响较大；2、考虑到船舶行驶叠加烟雾的扩散，需要计算的数据量很大，且叠加因素众多，很容易考虑不全导致误判。
发明内容
基于上述技术缺陷，本发明提供一种船舶尾气污染监测装置及监测方法，解决了上述技术问题中的技术缺陷。
本发明一种船舶尾气污染监测装置，包括
船只识别定位跟踪模块，所述船只定位识别跟踪模块包括摄像装置以及第一距离测算单元；
船舶排烟识别定位跟踪模块，所述船舶排烟识别定位跟踪模块包括光电摄像头、热成像摄像头以及第二距离测算单元；
污染物分析和排污判定模块，所述污染物分析和排污判定模块为激光型探测器、红外探测仪、紫外探测仪中的一种或多种。
进一步，所述摄像装置为双目变焦摄像头、全景摄像机和PTZ摄像机或超高分辨率全景摄像机中的一种，所述双目变焦摄像头具有一短焦摄像头和一长焦摄像头，所述摄像装置与第一距离测算单元电性连接，所述长焦摄像头上设有UV镜、天光镜、偏振镜中的一种，用于提高影像清晰度。
进一步，所述光电摄像头分别与热成像摄像头和第二距离测算单元电性连接。
进一步，还包括监控室，所述监控室内具有一主机，该主机包括计算模块、船只身份认定模块、超排船只记录模块以及显示模块，所述超排船只记录模块，用于记录污染物超排船只信息，显示模块，用于显示监测范围内船只通行情况，显示视频数据以及AIS海图信息，并对异常情况进行警报显示。
进一步，所述主机分别与船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块、污染物分析和排污判定模块电性连接。
一种船舶尾气污染监测方法，基于船舶尾气污染监测装置，所述监测方法包括以下步骤：
S1、摄像装置安装在岸基，镜头面向水面用于拍摄过往船只，其中全景摄像机拍摄船只，生成一船只视频，计算模块采用yolo5算法识别船只视频中的船只，并通过第一距离测算单元测距得到摄像装置与该船只相对位置，然后结合AIS信息精确定位给出识别船只的距离和方向信息；
S2、全景摄像机获取到的视频中，采用deepsort算法对船只进行跟踪，实时更新船只的移动速度，方向和位置数据；
船只预测的框和船只检测的框用马氏距离d1表示，被检测船只的外观和跟踪船只外观用视觉距离d2表示，把检测到的船只j分配到跟踪i物体的代价函数可以表达为：
ci,j＝λd1(i,j)+(1-λ)d2(i,j)
其中，
yi和Si表示第i个跟踪的均值和方差，dj表示第j个检测框，rj表示第j个检测框中图像中船舶的外观表达算子，Ri是最近100个第i个跟踪相关的外观表达算子
集合；
通过最大化d1，d2，把物体分配到跟踪队列中；
S3、计算模块根据船只的实时数据，测算PTZ摄像机的焦距和角度，并引导PTZ摄像机变焦获取船只的高清大图视频；
这里将相机检测到的物体和相机置于统一的世界坐标系中，也就是将图像坐标系，相机坐标系和实际物体联系起来，建立世界坐标系和摄像机坐标系的关系，表达为：
同时对全景摄像机和PTZ摄像机进行标定得到标定参数，得到船舶在全景摄像机中的坐标p1和标定参数，可以直接求出物体在两个相机下的位置，引导PTZ摄像机旋转将全景摄像机检测到的船舶置于中心区域，进一步变焦获取船只的高清大图，其中平移向量(x,y)为
g(·)为核函数，xi,yi为物体的像素向量；
S4、根据S3步骤得到的高清大图视频，引导光电摄像头进一步识别出船只的排烟口和烟雾，热成像摄像头设定检测温度，辅助光电摄像头快速定位排烟口和烟雾；
S5、光电摄像头识别船只排放的烟雾特征；
S6、第二距离测算单元根据定位到的排烟口，测算排烟口与污染物分析和排污判定模块之间的角度以及距离；
S7、计算模块引导激光型探测器定向探测排烟口的烟雾浓度；
S8、通过S2和S7步骤配合，脉冲激光型探测器持续监测烟雾浓度，连续多次监测数值超标则判定为超排船只；
S9、超排船只确定后，船只身份认定模块通过深度学习算法识别船型和船号，并结合AIS信息比对确认船型船号，将船只通行视频以及整个通行时间周期内排放的烟雾浓度、烟雾类型信息，保存至超排船只记录模块；
S10、显示模块常规工作状态下显示通行船只的通行情况，显示摄像头视频和AIS海图信息，对于异常情况则进行警报显示。
进一步，步骤S5中的烟雾特征，其具体为排烟的区域范围、烟雾的飘动方向、烟雾的扩散情况。
进一步，步骤S7中的脉冲激光型探测器根据环境情况可替换为红外探测仪、紫外探测仪中的一种，或脉冲激光型探测器与红外探测仪、紫外探测仪中的一个同时使用。
进一步，步骤S9中的烟雾类型主要包括COx、NOx、SOx。
进一步，步骤S10中的异常情况包括监测到超排船只，船只尾气超排，记录尾气数据并标记该船只，船只身份不一致，主要通过视频识别出来的船只的船型和船号和AIS信息不一致。
对船舶烟气中CO2和SO2的浓度进行检测和分析，从而判定船舶尾气是否超标，根据《船舶大气污染物排放监测通用要求》(JT/T1360-2020)，检测船舶烟羽中CO2和SO2相对于大气环境背景的浓度变化值，比值如下式：
式中：ΔRS为被测气体中CO2和SO2相对于大气环境背景的体积浓度变化比值，无量纲；
为被测气体中的SO2体积浓度，单位为毫升每立方米(ml/m3)；VCSb为大气环境背景中的SO2体积浓度，单位为毫升每立方米(ml/m3)；
为被测气体中的CO2体积浓度，单位为体积分数(％)；VCCb为大气环境背景中的CO2体积浓度，单位为体积分数(％)。
根据IMO2015废气清洁系统指南(Guidelines for Exhaust Gas CleaningSystems)，燃料含硫量限值与SO2/CO2比值的对应关系具体为：
自2022年起，国内排放控制区内航行的所有船舶必须使用含硫量不高于0.1％的燃料。
若式(1)大于4.3，表明燃油含硫量超过0.1％，船舶排污超标。
本发明公开一种船舶尾气污染监测装置及监测方法，监测装置岸基部署，其安装环境可控，多源探测手段实现全天候自动运行，通过船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块进行大范围低精度跟踪，小范围高精度识别，采用全景相机和PTZ摄像机相结合的方案，有效提高探测距离，采用激光、红外、紫外探测仪定向探测污染物浓度，有效排除背景环境干扰，结合光电摄像头、热成像摄像头和激光型探测器、红外、紫外探测仪，融合AIS信息，多源数据对船舶行为和排污现象进行识别，保证可靠性和准确率。
附图说明
图1为本发明整体示意图；
图2为船只识别定位跟踪模块示意图；
图3为船舶排烟识别定位跟踪模块示意图；
图4为污染物分析和排污判定模块示意图；
图5为船只身份认定模块示意图；
图6为超排船只记录模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
本发明一种船舶尾气污染监测装置中包含的各模块，其中船只识别定位跟踪模块作为模块1，船舶排烟识别定位跟踪模块作为模块2，污染物分析和排污判定模块作为模块3，船只身份认定模块作为模块4，超排船只记录模块作为模块5，
根据图1-2所示的，船只识别定位跟踪模块，所述船只定位识别跟踪模块包括摄像装置以及第一距离测算单元，所述摄像装置为双目变焦摄像头、全景摄像机和PTZ摄像机或超高分辨率全景摄像机中的一种，所述双目变焦摄像头具有一短焦摄像头和一长焦摄像头，所述摄像装置与第一距离测算单元电性连接，所述长焦摄像头上设有UV镜、天光镜、偏振镜中的一种，用于提高影像清晰度，本实施例中选择使用全景摄像机和PTZ摄像机，全景摄像机用于大范围搜索通行至相关区域的船只，范围内出现船之后，获取船只影像，这时通过PTZ摄像机对船只拍摄高清大图，利用全景摄像机和PTZ摄像机同时实现监控范围内多艘船只，并根据该区域内船只流量，增加相应的检测装置，实现同时对范围内多艘船只进行检测。
根据图3所示的船舶排烟识别定位跟踪模块，所述船舶排烟识别定位跟踪模块包括光电摄像头、热成像摄像头以及第二距离测算单元。
根据图4所示的污染物分析和排污判定模块，所述污染物分析和排污判定模块为激光型探测器、红外探测仪、紫外探测仪中的一种或多种。
根据图5-6所示的，所述监控室内具有一主机，该主机为服务器，该主机包括计算模块、船只身份认定模块、超排船只记录模块以及显示模块，计算模块用于收发对其他模块的数据以及对数据信息的计算分析，并控制各模块进行相应的动作，船只身份认定模块，用于识别船型以及船号，所述超排船只记录模块，用于记录污染物超排船只信息，显示模块，用于显示监测范围内船只通行情况，显示视频数据以及AIS海图信息，并对异常情况进行警报显示，所述主机分别与船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块、污染物分析和排污判定模块电性连接，所述光电摄像头分别与热成像摄像头和第二距离测算单元电性连接。
本发明船舶尾气污染监测装置的第一实施例，监控室内的主机为一服务器，该监控室可以采用有人或无人方式运行，有人模式可以更加迅速发现并上传船只信息，无人模式减少了人力投入，该服务器连接至云服务器实现数据的实时交换。
该船舶尾气污染监测装置的另一实施例，无需建造监控室，直接将数据信息与云服务器连接，具体是，为监测装置各模块加装无线或有线传输模块，将拍摄和检测的各种数据信息，同步传输至云服务器，通过云服务器的运算，再将运算结果反馈至监测装置相关模块，该模块实现相应操作，具体为PTZ摄像机启动拍摄、光电摄像头对焦排烟口、激光型探测器检测排烟口的烟雾尾气、第一、第二距离测算单元进行距离测算，减少安装监控室，减少了投入成本。
本发明通过光电摄像头对船只及船只烟囱口进行跟踪识别，采用热成像摄像头辅助提高识别速度和识别精度，采用全景摄像机和PTZ摄像机配合获取船只高清大图并识别船只身份，船只身份包括船型和船号，并融合AIS信息精确定位通行船只的位置距离和角度，进一步，通过引导激光型探测器、红外探测仪、紫外探测仪定中的一种或多种结合，定向打到船舶排烟区域，获取船舶尾气污染物浓度，采用多种探测相结合的方式在固定端检测识别尾气超排船只，记录船只通行期间的各项数据，为海事执法提供依据，
还可以结合无人机、无人船等方式对超排船只进行更进一步的确认。
一种船舶尾气污染监测方法，基于船舶尾气污染监测装置，所述监测方法包括以下步骤：
S1、摄像装置安装在岸基，镜头面向水面用于拍摄过往船只，其中全景摄像机拍摄船只，生成一船只视频，计算模块采用yolo5算法识别船只视频中的船只，并通过第一距离测算单元测距得到摄像装置与该船只相对位置，然后结合AIS信息精确定位给出识别船只的距离和方向信息；
S2、全景摄像机获取到的船只视频中，采用deepsort算法对船只进行跟踪，实时更新船只的移动速度，方向和位置数据；
船只预测的框和船只检测的框用马氏距离d1表示，被检测船只的外观和跟踪船只外观用视觉距离d2表示，把检测到的船只j分配到跟踪i物体的代价函数可以表达为：
ci,j＝λd1(i,j)+(1-λ)d2(i,j)
其中，
yi和Si表示第i个跟踪的均值和方差，dj表示第j个检测框，rj表示第j个检测框中图像中船舶的外观表达算子，Ri是最近100个第i个跟踪相关的外观表达算子
集合；
通过最大化d1，d2，把物体分配到跟踪队列中；
S3、计算模块根据船只的实时数据，测算PTZ摄像机的焦距和角度，并引导PTZ摄像机变焦获取船只的高清大图视频；
这里将相机检测到的物体和相机置于统一的世界坐标系中，也就是将图像坐标系，相机坐标系和实际物体联系起来，建立世界坐标系和摄像机坐标系的关系，表达为：
同时对全景摄像机和PTZ摄像机进行标定得到标定参数，得到船舶在全景摄像机中的坐标p1和标定参数，可以直接求出物体在两个相机下的位置，引导PTZ摄像机旋转将全景摄像机检测到的船舶置于中心区域，进一步变焦获取船只的高清大图，其中平移向量(x,y)为
g(·)为核函数，xi,yi为物体的像素向量；
S4、根据S3步骤得到的高清大图视频，引导光电摄像头进一步识别出船只的排烟口和烟雾，热成像摄像头设定检测温度，辅助光电摄像头快速定位排烟口和烟雾；
S5、光电摄像头识别船只排放的烟雾特征；
S6、第二距离测算单元根据定位到的排烟口，测算排烟口与污染物分析和排污判定模块之间的角度以及距离；
S7、计算模块引导激光型探测器定向探测排烟口的烟雾浓度；
S8、通过S2和S7步骤配合，脉冲激光型探测器持续监测烟雾浓度，连续多次监测数值超标则判定为超排船只；
S9、超排船只确定后，船只身份认定模块通过深度学习算法识别船型和船号，并结合AIS信息比对确认船型船号，将船只通行视频以及整个通行时间周期内排放的烟雾浓度、烟雾类型信息，保存至超排船只记录模块；
S10、显示模块常规工作状态下显示通行船只的通行情况，显示摄像头视频和AIS海图信息，对于异常情况则进行警报显示。
步骤S5中的烟雾特征，其具体为排烟的区域范围、烟雾的飘动方向、烟雾的扩散情况。
步骤S7中的激光型探测器根据环境情况可替换为红外探测仪、紫外探测仪中的一种，或激光型探测器与红外探测仪、紫外探测仪中的一个同时使用。
步骤S9中的烟雾类型主要包括COx、NOx、SOx。
步骤S10中的异常情况包括监测到超排船只，船只尾气超排，记录尾气数据并标记该船只，还包括船只身份不一致，主要是视频识别出来的船只的船型和船号和AIS信息不一致。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所述技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种船舶尾气污染监测装置，其特征在于：包括
船只识别定位跟踪模块，所述船只定位识别跟踪模块包括摄像装置以及第一距离测算单元；
船舶排烟识别定位跟踪模块，所述船舶排烟识别定位跟踪模块包括光电摄像头、热成像摄像头以及第二距离测算单元；
污染物分析和排污判定模块，所述污染物分析和排污判定模块为激光型探测器、红外探测仪、紫外探测仪中的一种或多种。
2.根据权利要求1所述的船舶尾气污染监测装置，其特征在于：所述摄像装置为全景摄像机和PTZ摄像机或超高分辨率全景摄像机、双目变焦摄像头中的一种，所述双目变焦摄像头具有一短焦摄像头和一长焦摄像头，所述摄像装置与第一距离测算单元电性连接，所述长焦摄像头上设有UV镜、天光镜、偏振镜中的一种，用于提高影像清晰度。
3.根据权利要求1所述的船舶尾气污染监测装置，其特征在于：所述光电摄像头分别与热成像摄像头和第二距离测算单元电性连接。
4.根据权利要求1所述的船舶尾气污染监测装置，其特征在于：还包括监控室，所述监控室内具有一主机，该主机包括计算模块、船只身份认定模块、超排船只记录模块以及显示模块，所述超排船只记录模块，用于记录污染物超排船只信息，显示模块，用于显示监测范围内船只通行情况，显示视频数据以及AIS海图信息，并对异常情况进行警报显示。
5.根据权利要求4所述的船舶尾气污染监测装置，其特征在于：所述主机分别与船只识别定位跟踪模块、船舶排烟识别定位跟踪模块、污染物分析和排污判定模块电性连接。
6.一种船舶尾气污染监测方法，根据权利要求1-5任一项所述的船舶尾气污染监测装置，其特征在于：所述监测方法包括以下步骤：
S1、摄像装置安装在岸基，镜头面向水面用于拍摄过往船只，其中全景摄像机拍摄船只，生成一船只视频，计算模块采用yolo5算法识别船只视频中的船只，并通过第一距离测算单元测距得到摄像装置与该船只相对位置，然后结合AIS信息精确定位给出识别船只的距离和方向信息；
S2、全景摄像机获取到的船只视频中，采用deepsort算法对船只进行跟踪，实时更新船只的移动速度，方向和位置数据；
船只预测的框和船只检测的框用马氏距离d1表示，被检测船只的外观和跟踪船只外观用视觉距离d2表示，把检测到的船只j分配到跟踪i物体的代价函数可以表达为：
ci,j＝λd1(i,j)+(1-λ)d2(i,j)
其中，
yi和Si表示第i个跟踪的均值和方差，dj表示第j个检测框，rj表示第j个检测框中图像中船舶的外观表达算子，Ri是最近100个第i个跟踪相关的外观表达算子
集合；
通过最大化d1，d2，把物体分配到跟踪队列中；
S3、计算模块根据船只的实时数据，测算PTZ摄像机的焦距和角度，并引导PTZ摄像机变焦获取船只的高清大图视频；
这里将相机检测到的物体和相机置于统一的世界坐标系中，也就是将图像坐标系，相机坐标系和实际物体联系起来，建立世界坐标系和摄像机坐标系的关系，表达为：
同时对全景摄像机和PTZ摄像机进行标定得到标定参数，得到船舶在全景摄像机中的坐标p1和标定参数，能够直接求出物体在两个相机下的位置，引导PTZ摄像机旋转将全景摄像机检测到的船舶置于中心区域，进一步变焦获取船只的高清大图，其中平移向量(x,y)为
g(·)为核函数，xi,yi为物体的像素向量；
S4、根据S3步骤得到的高清大图视频，引导光电摄像头进一步识别出船只的排烟口和烟雾，热成像摄像头设定检测温度，辅助光电摄像头快速定位排烟口和烟雾；
S5、光电摄像头识别船只排放的烟雾特征；
S6、第二距离测算单元根据定位到的排烟口，测算排烟口与污染物分析和排污判定模块之间的角度以及距离；
S7、计算模块引导激光型探测器定向探测排烟口的烟雾浓度；
S8、通过S2和S7步骤配合，脉冲激光型探测器持续监测烟雾浓度，连续多次监测数值超标则判定为超排船只；
S9、超排船只确定后，船只身份认定模块通过深度学习算法识别船型和船号，并结合AIS信息比对确认船型船号，将船只通行视频以及整个通行时间周期内排放的烟雾浓度、烟雾类型信息，保存至超排船只记录模块；
S10、显示模块常规工作状态下显示通行船只的通行情况，显示摄像头视频和AIS海图信息，对于异常情况则进行警报显示。
7.根据权利要求6所述的船舶尾气污染监测方法，其特征在于：步骤S5中的烟雾特征，其具体为排烟的区域范围、烟雾的飘动方向、烟雾的扩散情况。
8.根据权利要求6所述的船舶尾气污染监测方法，其特征在于：步骤S7中的脉冲激光型探测器根据环境情况可替换为红外探测仪、紫外探测仪中的一种，或脉冲激光型探测器与红外探测仪、紫外探测仪中的一个同时使用。
9.根据权利要求6所述的船舶尾气污染监测方法，其特征在于：步骤S9中的烟雾类型主要包括COx、NOx、SOx。
10.根据权利要求6所述的船舶尾气污染监测方法，其特征在于：步骤S10中的异常情况包括监测到超排船只，船只尾气超排，记录尾气数据并标记该船只，船只身份不一致，主要通过视频识别出来的船只的船型和船号和AIS信息不一致。
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